[电子工程世界]自动驾驶汽车：距离上路还有多远？( 二 ) 自动驾驶汽车（AV）是移动出行的未来

超过四分之三的参与者（76％）认为自动驾驶汽车的体验与传统汽车相似或优于传统汽车。超过三分之一的参与者（37％）认为自动驾驶汽车会比人类驾驶的汽车更安全。这并不意味着消费者准备明天就放弃他们现有的汽车，但这标志着人们对移动出行的看法正在不断改变。这也表明，随着消费者亲身体验自动驾驶汽车，他们对技术的态度只会有所改善。
使城市智能化
未来智能基础设施和智慧城市的实现涉及两个要素。第一个是实现目标要面临一些挑战。自动驾驶汽车同时需要车辆对车辆（V2V）技术和车辆对基础设施（V2I）技术，而这两项技术仍处于开发的早期阶段。第二个是需要无处不在的连接——5G、Wi-Fi、专用短程通信（DSRC）或其他一些方法——以及大量的传感器，这些传感器需要被安装在路灯、交通信号灯、停车标志等位置。一家自动驾驶汽车初创公司为了使汽车能更好地在城市中行驶，已经部署了自己的自动驾驶汽车传感器，这是一项非常庞大的工程。
广泛部署自动驾驶汽车所需的技术仍在开发中，不可能在一夜之间令一切完全就绪。与任何道路建设项目一样，这是一项多年计划，需要花费一些时间。但是一旦它完成，将带来相当可观的好处。与其在道路扩建项目上投资数百万甚至数十亿美元，还不如去发展智能基础设施，实际上可能还会减少开支。智能基础设施可以使无人驾驶汽车以更近的距离和相同的速度行驶，从而无需宽阔的道路或额外的车道。
得之有道
简而言之，自动驾驶汽车是汽车制造商有史以来开发的最重要的机器，不能操之过急，因为有太多利害攸关的事情需要考虑。因此，稳扎稳打的方法才是正确的方法。
在您开拓自动驾驶应用的路上， Imagination可以提供全方位支持。比如我们的PowerVRGPUIP ，在目前全球所有车用GPU芯片中，利用Imagination的GPUIP设计的芯片占40% ，排名全球第一；同时，为了更好地支持未来的智能驾舱应用，我们最近推出了全新的IMGA系列GPU ，可以在更长的运行时间里以极低的功耗预算提供最佳性能。
【[电子工程世界]自动驾驶汽车：距离上路还有多远？】再比如我们的神经网络加速器（NNA）IP ，最新的3NXNNA在多核状态下可以提供高达160TOPS的运算能力，能够很好地应对4级、5级自动驾驶的要求；同时， NNA和GPU可以在技术层面上形成很好的配合，既利用NNA的高算力，又利用GPU的灵活性，二者结合具备最佳的PPA（性能、功耗和面积）指标，从而可以为自动驾驶应用提供极佳的异构计算解决方案。